Moka(智能化招聘管理系统)人才库,不仅能汇总,重在盘活

Moka招聘管理系统,可以帮助企业沉淀企业人才资产,实现人才分权分类管理,并可通过AI人岗匹配、EDM营销等方式进行人才库激活,有效提高企业招聘效率,降低招聘成本支出。

人才构成是企业的一面镜子,了解一家企业的续航里程,重要维度便是观测企业的人才储备情况。

反观当前,企业简历多数集中在HR个人手中,这部分简历随着HR的离职而流失的情况被视为常态,即便企业使用的招聘渠道非常多样,也无法避免简历资源分散在各处的问题,这样分散的管理方式一方面导致资源的流失,另一方面也使招聘的过程很难统一进行管理和分析。

目前来自主流招聘网站的简历重复率比较高。一方面意味着HR要花大量的时间筛选简历,一方面,简历下载成本、猎头的使用费用也是一笔可以节省的巨大开支。

Moka智能化招聘管理系统,会通过简历抓取以及简历解析的方式进行简历的整合,保证不同渠道的简历可以统一管理,其中,针对企业简历资源利用分布式存储技术(Distributedstorage),负载均衡技术 (Load Balance) 以及DL(Deep Learning)、LRU (LeastRecently Used) 等内存管理技术,实现企业人才库的“大肚模型”,通过强化人才智能储备体系,进而强化企业战斗力。

标签化归档,构建人才库管理体系

企业经过数年的招聘,一般都会积累大量的简历。这些简历很多都是来自猎头推荐、内部员工推荐和招聘网站搜索下载,企业为此付出了大量的人力、物力、财力。Moka招聘管理系统首先针对这部分简历进行标签化归档,HR可在系统内部根据简历所属部门进行简历资源化储备,为后续实现简历盘活及人才分析打下了重要基础。

人才库激活,实现精准化招聘

当用人部门抛出急切的用人需求时,大多数HR只能从招聘渠道的源头进行人才的深挖,周期长且投入产出比较低,模式较为原始。

其实,当企业建立起自己的人才库时,就有了大量的备选简历。通过Moka招聘管理系统,只要进行一些条件的筛选,就可以实现简历人才库的自动激活。

通过简历激活,筛选出符合岗位需求的目标候选人,并邀请候选人进行简历再次投递,过程中激活简历量、邀请投递邮件发送量、候选人邮件打开量、简历投递量等全程数据皆可实现效果的追踪。缩短了招聘周期的同时,提高了HR工作的时效,减轻了工作负担。

数据驱动,人才优化升级

Moka招聘管理系统可对人才库内候选人进行全方位数据统计,包含人才库候选人工作经验、毕业院校、工作经验等方面, HR再也不用为目标候选人的画像苦恼,团队领导也可以清晰了解目标人才是什么样的,方便更好的绘制招聘管理策略。

数据驱动人才优化升级就是依托人才管理的链条,将贯穿于整个人才构成模型周期的数据串联起来,形成分析结论,指导选、用、育、留所有环节的科学决策,从而影响未来人才管理战略的规划,让HR由原来凭直觉做纯感性的判断转变为用可量化的数据进行理性的思考。加快招聘决策提出时间。

AI雇前测评,提高岗位人才匹配度

在HR的招聘实践中,“人岗匹配”是贯穿始终的精髓,需要“岗得其人”、“人适其岗”。

这是一个双重匹配的过程,具有一定的复杂性。在大量级的简历库中进行搜索,无论HR资深与否 ,每天都需要花费大量的时间搜索优秀的简历。

要节省工作的时间和人力成本,减少决策时的人为偏见和疏忽,使匹配更加精准和快速, Moka招聘管理系统的人才库功能,可通过机器学习、NLP 技术为简历进行自定义标签,包括教育经历、工作经验、专业技能等,可轻松优化人才搜索服务,并实现人才推荐功能。当HR创建一个职位需求时,系统会根据人才库内部简历进行简历的推荐,就像大家打开淘宝看到的“猜你喜欢”一样。

Moka招聘管理系统人才推荐功能让HR从简历筛选的机械性工作中解放出来,聚焦在公司人才配置、人才培养、员工关怀的思考上,去做更多和人有关的、发挥主观能动性的工作,为员工带来更好的工作体验。

人才库的建立,归根到底是企业的管理行为,是为企业经营决策提供动力的源头,Moka招聘管理系统人才库功能的实现,为企业选人用人育人提供了重要的“线索池”。

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